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Globale Kooperation auf dem Weg zur personalisierten Medizin

Jeder Mensch ist einzigartig. Auch im Bereich der Medizin gibt es daher nicht immer die eine allgemeingültige Lösung für jeden. Seit Mai 2020 arbeiten im Leibniz-Zukunftslabor für Künstliche Intelligenz (LeibnizAILab) exzellente Forscher aus aller Welt mit Kollegen der Leibniz Universität, der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) und europäischer Partnerinstitute zusammen, um intelligente, zuverlässige und verantwortungsvolle Systeme für die personalisierte Medizin zu entwickeln. Das Zukunftslabor ist am Forschungszentrum L3S angesiedelt. „Indem wir Prävention, Diagnostik und Therapie auf die individuellen Bedürfnisse abstimmen, stellen wir den einzelnen Patienten in den Mittelpunkt“, sagt Dr. Megha Khosla, Projektleiterin des LeibnizAILab. Die beteiligten Forscher haben mit der Untersuchung von Daten zu drei Krankheiten begonnen: Brustkrebs, psychiatrische Erkrankungen und Leukämie.

Im Brustkrebs-Projekt arbeiten Informatiker des L3S zusammen mit der Gynäkologin Prof. Tjoung-Won Park-Simon und dem Biochemiker Dr. Thilo Dörk-Bousset von der Frauenklinik der MHH daran, Faktoren für den Therapieerfolg bei Patientinnen mit der Diagnose Brustkrebs zu identifizieren. Die Wissenschaftler wollen insbesondere herausfinden, ob ein Zusammenhang mit sozioökonomischen Aspekten wie Bildung und Migrationshintergrund besteht. Außerdem wollen sie erforschen, bei welchen Patientinnen die einzelnen Therapieformen erfolgreich sind und bei welchen nicht. KI-Methoden sollen helfen, anhand der Patientendaten entsprechende Untergruppen zu identifizieren, um eine gezielte, personalisierte Therapie zu ermöglichen.

Zu den Schwerpunktthemen des Projekts "Big Data in Psychiatric Disorders" gehören Schizophrenie und neurodegenerative Erkrankungen. Gemeinsam mit Prof. Dr. Helge Frieling von der Klinik für Psychiatrie, Sozialpsychiatrie und Psychotherapie der MHH untersuchen die Forscher des LeibnizAILabs die genetischen Informationen von rund 50.000 Patienten, die die Diagnose Schizophrenie erhalten haben. Ziel ist es, mögliche Subtypen der Krankheit ausfindig zu machen. Außerdem konzentrieren sich die Forscher darauf, Marker für bestimmte neurodegenerative Erkrankungen bei Patienten mit Altersdepression zu identifizieren.

Im Projekt "Big Data in ALL" befassen sich die Forscher mit der akuten lymphoblastischen Leukämie (ALL), der häufigsten Form der Leukämie im Kindesalter. Das LeibnizAILab arbeitet gemeinsam mit PD Dr. Anke Bergmann vom Institut für Humangenetik (MHH) daran, diagnostische und prognostische Marker für ALL bei Kindern zu optimieren. Die Markeranalysen werden mit einem großen Datensatz durchgeführt, der vielfältige genetische Informationen mit klinischen Daten kombiniert. Das Hauptziel: die Vorhersage von Veranlagung, klinischem Verlauf, Therapieerfolg und Rückfallwahrscheinlichkeit mit Hilfe künstlicher Intelligenz. Dieses Wissen ermöglicht eine gezielte Therapie, wobei die Nebenwirkungen und Langzeitfolgen individuell so gering wie möglich gehalten werden können.

Das LeibnizAILab ist auch führend beim Aufbau einer Gemeinschaft von Forschern aus den Bereichen künstliche Intelligenz, Biologie, Medizin und anderer Disziplinen, um gemeinsame Fragen zu Gesundheit und Medizin zu beantworten. Der erste Workshop des Zukunftslabors fand am 10. und 11. Juni 2021 online zum Thema "Harnessing Big Data for Precision Medicine and Healthcare" statt und zog mit exzellenten Referenten und Vorträgen mehr als 100 aktive Teilnehmer aus aller Welt an. Die Vorträge des Workshops sind auf dem YouTube-Kanal des L3S verfügbar.

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Dr. Megha Khosla

Megha Khosla ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am L3S und Projektleiterin des LeibnizAILabs.